文档介绍：标准差-平均差值法(Bland-Altman法)应用
摘要
在生命科学领域中,经常会遇到评价两种或多种检测、测量方法结果一致性或者验证依据构建的模型设计研制的仪器样机测量的正确性。标准差-平均差值法是广泛应用于两种仪器或两种方法的一致性比较的统计分析方法。本文简述了标准差-平均差值法的原理和采用这种方法进行数据分析的具体过程,并将其用于一种新型无创心功能诊断仪样机和一种新型水稻参数测量样机测量正确性的验证。并通过分析验证结果对样机的性能做出了判断和评价。
关键词标准差-平均差值法
引言
在研究很多问题时需要对生命体进行适当的简化、抽象和近似获得一个较为理想化的模型,它是进行生命研究和医学仪器设计的第一步,也是最为关键的一步。而判断建模的正确性是非常重要的。根据模型研制出样机后,通常采用“金标准”法比较法验证仪器测量的正确性。即把样机与医学上公认的标准方法进行试验比较,或与临床使用多年已被国际有关权威机构认同的仪器做实验比较,根据比较结果对模型参数和仪器设计做相应的改进与完善。
标准差-平均差值法(Bland-Altman法)分析最初是由Bland Jm和Altman Dg
与1986年提出的。其主要通过统计学的方法分析两种方法或仪器是否具有一致
性。本文主要阐述了标准差-平均差值法(Bland-Altman法)的原理和具体操作
方法。并将该方法应用验证一种新型无创心功能诊断仪样机和一种新型水稻参数
测量样机测量的正确性。最后,通过分析验证结果对样机的性能做出了判断和评
价。
方法及原理
标准差-平均差值法(Bland-Altman法),是在分析两种仪器或方法的一致
性时,即讨论两种仪器或方法是否可相互替代时,从两仪器或方法所得的实验数据的差异入手,通过对其差异的处理,分析两种仪器(或方法)的一致性。现设两组数据X(x1,x2,……,xn)和Y(y1,y2,……,yn),它们分别为两仪器的检测结果,其中xn与yn对应于同一被检测对象,组成一测量点对。研究两组数据的差值[X-Y],即(x1-y1,x2-y2,……,xn-yn),因X,Y为仪器的检测结果,所以X,Y可被看成两随即变量且服从正态分布,则
X-Y也为服从正态分布的随机变量,设其均值为μ,标准差为σ。对于已确定的两组检测结果X1、Y1、 X 1 -Y1 为X-Y的一个子样的观察值,子样均值为=(xi-yi)/ n。子样标准差设为s。因 X1-Y1 也服从正态分布,根据2σ原则,X1-Y1 大部分应满足-2s < X1 -Y1 < +2s。因为 X1 -Y1 只是X -Y 的一个子样的观察值,要想真正通过这个子样来了解总体的情况,需进一步分析子样均值和+2s 、-2s 在某一置信度时的置信区间。因为的标准差为,s的标准差约为,所以+2s, -2s的标准差为,由t检验的知识可求得+2s,-2s在某一置信度时的置信区间。代表两仪器间的系统
偏差,+2s, -2s代表两仪器随机偏差的上下限,根据和+2s 、-2s的值以及其置信区间,结合实际情况,便可判断两仪器是否一致。
在下面我们通过几个实例来检测该方法的有效性。
实验与结果
用“散点图法”验证研制的一种新型无创心功能诊断(监护仪样机)
一种新型无创心功能诊断(监护)仪样机采用了心阻抗模型:
SV =ρ××|m